这个Python游戏库,打开就能玩一天!

本文带你探索使用free-python-games库开发Python小游戏,涵盖吃豆子、贪吃蛇等经典游戏,还能亲手改造,享受编程乐趣。

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人生苦短,我学Python!

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我们其实还可以选择用Python开发小游戏,回忆童年的美好时光。

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“凹凸版”吃豆子

这次并非用pygame制作的,而是一个很有趣的库:free-python-games

安装使用

GitHub地址:https://github.com/grantjenks/free-python-games

free-python-games是 Apache2 许可的免费 Python 游戏集合,用于教育和娱乐。这些游戏是用简单的 Python 代码编写的,专为实验和更改而设计。其中还包括几个经典街机游戏的简化版本。

安装(清华源):

pip install freegames  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装完后,我们在命令行继续运行以下语句,

python -m freegames --help
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可以看到:freegames支持三个命令:list、copy 和 show。想查看查看所有的游戏列表,可以运行

python -m freegames list
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包含了21款小游戏:吃豆子、井字棋、贪吃蛇、飞翔的小鸟、迷宫、迷宫等等。

下面会给大家挨个介绍,并演示这些经典的游戏。

游戏大全

本文中任何列出的游戏,都可以通过在命令行执行 Python 模块来玩。

只需要将“freegames”与游戏名称结合起来。例如,要玩“贪吃蛇”游戏,就在命令行运行:

python -m freegames.snake
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这样游戏就轻松运行起来啦。

下面简单介绍几个经典游戏,及其具体玩法。

吃豆子(pacman)

吃豆子,这是一款非常经典的街机游戏。使用箭头键控制方向,并吃掉所有的白色食物。当心在迷宫中漫游的红色幽灵。

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贪吃蛇(snake)

使用箭头键导航和吃绿色食物。每吃一次食物,蛇就会长一段。避免自己吃东西或越界!

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井字棋(tictactoe)

单击屏幕以放置 X 或 O。连续连接三个,你就赢了!

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"飞翔的小鸟"(flappy)

低配版"飞翔的小鸟",点击屏幕来扇动你的翅膀。

当你飞过飞行时,请注意"黑乌鸦"。

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迷宫(maze)

从一侧移动到另一侧。点击屏幕来画出,从左侧到右侧的行走路径。

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数字推盘(tiles)

这是已开将数字滑动到位的益智游戏,类似于华容道。

单击与空方块相邻的图块以交换位置,最终实现方块从左到右从下到上,排布为1到15。

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自定义

当然我们不止满足这些,爱动手的小伙伴肯定希望能够自己魔改游戏。

python -m freegames show pacman

show命令可以在命令行中展示此游戏的代码。如果想修改游戏,可以使用 copy 命令。运行后就会在本地目录中,复制创建一个 Python 游戏文件。

python -m freegames copy pacman
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接下来就可以魔改游戏啦。

比如我就是重新设置了一下,“吃豆子”游戏的布局。

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突然发现“凹凸”两个字,好适合自定义路线啊。


 

 

 

 

 

 
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### 使用 Python 和 OpenCV 实现扫雷游戏 #### 准备工作 为了使用 Python 和 OpenCV 来实现扫雷游戏,需要安装一些必要的库。这些库可以帮助处理图像识别和自动化操作[^2]。 ```bash pip install opencv-python numpy pillow pywin32 ``` #### 关键代码组成 ##### 1. 找到游戏窗口与坐标 要控制扫雷游戏,首先要定位该游戏所在的屏幕位置。这可以通过查找特定的窗口句柄来完成: ```python import win32gui def get_window_rect(hwnd, target_title="Minesweeper"): if win32gui.GetWindowText(hwnd) == target_title: rect = win32gui.GetWindowRect(hwnd) return rect return None hwnd = win32gui.FindWindow(None, "Minesweeper") rect = get_window_rect(hwnd) print(f"Game window found at {rect}") ``` ##### 2. 锁定并抓取雷区图像 一旦获得了游戏窗口的位置,就可以利用 OpenCV 抓取该区域内的截图用于后续分析: ```python import cv2 from PIL import ImageGrab def capture_game_area(rect): screenshot = ImageGrab.grab(bbox=rect) frame = cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_BGR2RGB) return frame frame = capture_game_area(rect) cv2.imshow('Game Area', frame) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ##### 3. 各图像的 RGBA 值 对于不同状态下的格子(未打开、已标记为旗、数字等),记录其对应的 RGB 颜色值有助于区分它们的状态。这部分通常涉及手动收集样本颜色值,并将其存储在一个字典中以便快速查询[^3]。 ##### 4. 扫描雷区图像保存至一个二维数组 `map` 将整个雷区划分为多个单元格,并逐一遍历每一个像素点的颜色信息,从而构建起代表当前局面的地图矩阵: ```python import numpy as np def create_map(frame, cell_size=(16, 16)): height, width = frame.shape[:2] rows = int(height / cell_size[1]) cols = int(width / cell_size[0]) game_map = [] for row in range(rows): line = [] for col in range(cols): y_start = row * cell_size[1] x_start = col * cell_size[0] roi = frame[y_start:y_start + cell_size[1], x_start:x_start + cell_size[0]] avg_color_per_row = np.average(roi, axis=0) avg_color = np.average(avg_color_per_row, axis=0) # Simplified color matching logic here; actual implementation may vary. if all(c < 128 for c in avg_color): # Darker colors might indicate mines or covered cells line.append(-1) elif sum(avg_color) > 700: # Lighter colors could represent revealed empty spaces line.append(0) else: line.append(int(sum(avg_color)/len(avg_color))) # Numbers based on brightness levels game_map.append(line) return np.array(game_map).reshape((rows, cols)) game_map = create_map(frame) print("Generated map:\n", game_map) ``` ##### 5. 扫雷算法 最后一步是编写逻辑去解析这个地图,并决定下一步应该点击哪个方块。此过程可以根据周围已知的安全区块数量推断未知区块是否安全,进而采取行动。具体的策略取决于所采用的具体解法。 ```python def solve_mine_sweepers(map_data): solved_positions = set() while True: changes_made = False for i in range(len(map_data)): for j in range(len(map_data[i])): current_value = map_data[i][j] if isinstance(current_value, str) and 'flag' not in current_value.lower(): adjacent_cells = [(i-1,j),(i+1,j),(i,j-1),(i,j+1)] flagged_neighbors_count = sum([1 for (r,c) in adjacent_cells if r>=0 and c>=0 and r<len(map_data) and c<len(map_data[r]) and ('flagged' in str(map_data[r][c])) ]) unknown_neighbor_coords = [ (r,c) for (r,c) in adjacent_cells if r >= 0 and c >= 0 and r < len(map_data) and c < len(map_data[r]) and type(map_data[r][c]) is int and map_data[r][c]==-1 ] if int(current_value)-flagged_neighbors_count==len(unknown_neighbor_coords)>0: for coord in unknown_neighbor_coords: click_cell(coord) changes_made=True if not changes_made: break def click_cell(position): print(f"Clicking position {position}") # Replace with real mouse clicking code using PyWinAuto etc. solve_mine_sweepers(game_map.tolist()) ```
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